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【關鍵詞】醫學；數據分析；信息管理系統
0.引言
21世紀以來，社會的各個方面，各行各業發生著日新月異的變化，計算機的普及與應用已經融入到了經濟、政治、文化的各個領域，電子信息化的有效性使我們擺脫了繁重的文書工作，同時也增強了我們對于信息的利用性。醫學信息管理系統的實現一方面充分體現了計算機強大的信息收集、數據處理功能，使醫療數據的利用率得到了提高，數據的保存和提取更加的快捷方便，保存時間也大大增長；另一方面，避免了繁瑣的文書記錄、數據分析統計工作，減輕了醫療工作者的工作負擔，不僅提高了他們的工作效率，還使整體服務質量得到了改善，管理水平得到增強。
1.醫學信息管理系統的必要性和可行性
醫院整體系統的龐大，工作內容的繁雜，需要有一種技術可以對醫學數據進行更好的整理和分析。在門診掛號時需要進行的手續較多，采用手工記錄書寫的方式操作，則會使排隊的人越來越多，不能使病人在最短的時間內得到治療，同時大量的人群會增加醫院工作人員的壓力，更容易出現錯誤，長時間的等待和工作也增加了兩者在交流過程中發生摩擦的幾率；在門診看病的過程中，采用記錄病歷的形式，并不能在患者再次看病時迅速的提取出原來的紀錄，這在無形中增加了醫生的壓力和工作量，不方便醫生對患者的病情進行更詳細的分析，對患者們的研究更是需要大量的工作。另外醫院的其他部門比如財務管理系統，人事管理系統，藥品庫存管理系統，門診掛號系統，劃價收費系統，綜合查詢系統等等都存在等待時間長，工作效率低的問題，而計算機技術的不斷發展和應用，可以很好的滿足這個需求，計算機管理系統的出現使得醫療數據的記錄、查詢、統計和分析消耗時間短，工作量小，工作效率高，保存時間長，滿足了醫院對數據系統整理的要求，具備了快速的響應能力和聯機事務處理能力，使管理更加優秀和有效，可以使患者享受到更好的服務。
實現醫院信息化管理需要的計算機技術并不復雜，醫院中信息化管理主要處理文字和數據，基本不會用到多媒體數據的動態傳遞。從這方面來說，所需服務器的性能要求也不太高。因此，建立醫院信息化管理所需投入不會太高，但是由此產生的效果卻是明顯的。
2.信息管理系統的設計
2.1系統的設計思想和特點
（1）本系統所構建的網絡采用局域網的形式，醫院內的計算機都可以登錄到這個系統。
（2）完整的信息管理系統涉及醫院的各個部門，將不同部門聯系在一起，數據實現共享。
（3）該系統設有不同等級的管理人員和醫務人員，其中一部分人可以對信息進行記錄和修改，一部分只能對信息進行查看，保證信息的安全性和有效性。
（4）設計可以使系統進行修改和改革的程序，使系統保持先進性。
2.2系統運行環境
為了保證系統運行的效率和可靠性，應該保證系統服務器具有較高的軟硬件配置，但對于客戶端的要求不是很高，一般的客戶端都可以滿足要求。此應用程序可廣泛運行于國際互聯網即因特網，同時也可適用于內部的局域網。其硬件要求很小，運行要求較低，有利于廣泛的使用。
2.3系統的總體結構設計
利用醫院內部局域網將各個部門聯系起來，各個計算機的數據可以進行共享。在系統管理方面，設定不同等級的管理人員和醫務人員，醫院最高等級的領導可以對系統進行最大程度的控制，系統設定密碼，密碼管理員可以添加醫務人員并修改醫務人員的密碼。病歷管理人員可以查看所有患者的治療信息但不能進行修改，門診則負責對病歷的錄入和修改。相關人員只能修改對應職位的信息。所有信息的查看在各個計算機上是互通的。
2.4基本設計概念以及相關技術介紹
本系統使用ASP技術框架和局域網數據庫，程序在IIS服務器端運行，以大大加快了數據的處理速度和安全性。為了使數據庫保持先進性，方便修整和改革，系統設計應采用模版方式，界面的修改完全不影響處理程序流程。設置數據庫維護系統，方便對整個系統進行管理。根據每個不同類型的用戶分別為其制作獨立的管理或者是操作頁面，以便區分和提高系統安全性。
ASP：全稱是Active server pages，意為“動態服務器頁面”，是微軟公司開發的代替CGI腳本程序的一種應用，在這里可以生成和運行動態的、交互的、高性能的Web服務應用程序，是一種簡單、方便的編程工具。ASP是一種服務器端腳本編寫環境，可以用來創建和運行動態網頁或Web應用程序。ASP網頁可以包含HTML標記、普通文本、腳本命令以及COM組件等。利用ASP可以向網頁中添加交互式內容（如在線表單），也可以創建使用HTML網頁作為用戶界面的web應用程序。它不僅僅是一種編程語言，更不僅僅是一種開發工具，他更是一種強大的技術框架和模型。
Javascript：是一種嵌入在HTML文件中的腳本語言，它是基于對象和事件驅動的，能對諸如鼠標單擊、表單輸入、頁面瀏覽等用戶事件做出反應并進行處理。
SQL（Structured Query Language）： 結構化查詢語言，是關系數據庫的標準語言，通過幾個命令，就可以實現定義、查詢、更新和控制功能。在ASP 中對后臺數據庫進行查詢、添加、刪除和更新等操作所采用的就是SQL 語言。數據查詢基本命令是SELECT，SELECT 語句用于對數據庫進行查詢并返回符合查詢條件的數據。在查詢語句中使用SQL庫函數，可以實現在查詢的過程中同時對某屬性上的值進行統計分析。
這是主要涉及到的幾種技術，除此之外還有其他便于使用的技術，通過對這些技術的應用，專業技術人員的設計就可以實現信息管理系統的實體化。
3.信息管理系統的設計分析
信息管理系統聯系到了醫院的各個部門，將收費、問診、病歷等結合在一起，為醫院的信息化建設和科學化管理建立了一個很好的平臺。該系統主要完成文本信息和醫院各種數據的錄入和整理，并使患者可以快速的查看的信息，同時各個部門之間信息的共享不僅可以使醫院內部信息交流更加的及時和迅速。這不僅可以增加其他部門的監督的作用，使管理更加的公開透明，使得醫生更加注重治療技術的增強，并對患者的信息進行更好地掌握以供進一步的診斷，對于病人則更加的放心并對自己的花費、病情了如指掌。
4.總結
信息管理系統的設計和使用建立了完整性強、一致性高、數據安全可靠的數據庫，簡化了繁瑣的文書操作，規范了整個醫院的數據處理流程，系統中包含強大的數據處理功能，不僅可以清楚快速的查詢信息，而且可以利用一些應用程序對數據進行統計分析，簡明直觀的了解到醫院的各種信息，方便醫院的管理，提高了醫院各項工作服務的質量和效率，提高了患者的滿意度，對于醫務人員，大大減輕了他們的勞動強度，使他們有時間和精力來服務于病人，進一步的學習，這在一定程度上促進了醫學科研和教學的進行。醫院管理系統緊跟時代的潮流，采取新的形式改革管理體制，優化醫療服務，使醫生患者可以更好的交流，為醫療領域增添了新的特色，隨著計算機技術的不斷發展，信息管理系統將會有更優秀的平臺。
【參考文獻】
關鍵詞：大數據時代；大數據；統計學；
一、大數據與統計學
（一）大數據與統計學關系密切
簡單來說，我們可以分為兩個方面來理解大數據：若“大數據”作為形容詞，則描述的是大數據時代數據的特點；若“大數據”作為名詞，則體現的是數據科學研究的對象。對大數據的定義有非常多，不同領域不同專業對大數據的界定都會有些許不同。通俗地說：大數據是目前人類所有可抓取、可記錄、可存儲的信號集合。這個包含了一切信號的集合將非常非常之龐大、多樣、繁雜，并且還在不停地、迅速地增加。現代互聯網和信息技術的飛速發展，使得人類開始有能力收集、儲存、分析、處理這些從前無能為力的數據，從中挖掘出有用的信息促進社會的發展。邁爾•舍恩伯格說：大數據發展的核心動力就是人類測量、記錄和分析世界的渴望。而統計學正好是收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。由此可見大數據與統計學關系密切，將大數據與統計學結合發展潛力無窮。
（二）大數據時代下的非結構化數據與結構化數據需整合
對接統計研究可根據自身的目的收集總體數據或樣本數據，但如果總體太過龐大，以過去的技術方法來收集總體數據成本會很高，受于限制統計研究更多收集得是樣本數據。如今，人類已經開始能夠在合適的成本下獲得大數據，大數據的廣博給統計研究帶來了新的發展方向。我們需要著重研究的一個方向就是如何將結構化數據和非結構化數據對接。大數據的核心是數據，統計學的研究對象也是數據，但是它們獲得的數據性質有所不同：大數據收集的多是半結構化和非結構化的數據，通俗地理解，先獲得數據，再整理結構（如聲音、圖片、視頻等信息）；傳統統計學收集則主要是結構化數據，先定好結構，再根據目標結構收集數據（如數字、符號等信息）。拿非結構化數據和結構化數據來說：大數據時代使得我們有更多可以分析利用的數據，使得統計研究不僅可以在有更多的結構化數據的情形下進行；對于一些領域的研究工作還可以設法將非結構化數據和結構化的數據結合起來分析。如何實現非結構化數據與結構化數據的結合？首先，完善非結構化數據的整合，然后我們可以用結構化數據做數量說明，非結構化數據加強描述；或是提高數據處理技術，實現結構化數據與非結構化數據的互相轉化，選擇能更好說明問題的數據形式作為后續分析基礎。這都是值得再深入思考研究的新問題，而且這不僅僅是大數據和統計研究的事，同時需要計算機技術的一同創新發展。統計研究的范圍在大數據時代越來越大，能用數據說明的問題越來越多。
（三）大數據時代下的相關分析與因果分析發展并重
《大數據時代》一書中表示：大數據時代的一個顯著變化是：相關分析比因果分析更重要。我的看法是：大數據時代下，市場確實會對相關分析有著更強的關注度，但這并不意味著因果分析的重要性會有褪色。統計學中既有相關分析，也有因果分析，要對它們有合理的了解，首先需要明確的是相關關系和因果關系之間的聯系，簡單說：有相關關系不一定有因果關系，有因果關系則一定有相關關系。大數據時代，相關關系變得比以前更加為人所關注的原因：一方面，在很多領域的應用里，相關分析比因果分析更簡單可行；另一方面，因為相關關系足以體現事物之間的一定聯系，在商業效益上更為經濟有效。因此在商業利潤的推動下，相關關系也會更加受到青睞。但是我們不能就此否定因果關系的重要性，因果關系是對數據更加深度地分析：相關關系讓我們知道了“是什么”，因果關系是讓我們知道了“為什么”。倘若只是在商業經濟上的利用和成本考慮，“是什么”在很多時候就以足夠；但如果是在科學研究領域，“知其然而不知其所以然”就遠遠不夠了。結合現實發展需要，可在分析確定相關關系后，根據情況研究因果關系，若能夠得出因果關系，那肯定是更具價值和意義的。探求“為什么”始終是人類探索世界的動力,因果分析是人類永恒的使命。
二、結語
大數據時代的到來幾乎對每個領域都有著不可忽視的影響。大數據與統計學關系密切，大數據的出現對統計學的意義是非凡的，我們應把握住大數據時代和統計學的可結合點。其一，完善非結構化數據的整合，深入研究如何實現非現結構化與結構化數據的對接，都需要我們思維上的創新、數據處理技術上的提高。其二，在注重相關分析的同時，不能丟掉對因果分析的研究，應合理并重，實現大數據的進一步利用，真正挖掘出數據的價值。對于以數據為研究對象的統計學科，大數據時代就是統計學變革創新的時代，統計研究工作人員也應把握機會思考創新，為統計學增添新的生命力。
參考文獻：
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[2]朱建平,章貴軍,劉曉葳.大數據時代下數據分析理念的辨析[J].統計研究,2014(02):10-19.
【摘要】本文基于高中生個性化學習，我們認為，鏈源：“數據收集”鏈宿：“數據分析”，鏈節為“數據描述”的“內容數據鏈”，通過各種形式的數據聯動，使統計內容數據鏈外化為“統計能力鏈”，內化為“統計知識鏈”，發展為“統計素養”鏈，成為對高中生有重大影響的“統計思想鏈”。
【關鍵詞】大數據 高中統計 數據分析 內容數據鏈
大數據的價值性，快速性，大量性，多樣性，和預測功為教育提供了一種可能目前教育的形式多種多樣，慕課、微課、網絡公開課等等。大數據時代下的教育是怎樣的呢？是基于個性化學習，是量化的，自我組織學習內容的教育，不僅要了解學生“心聲”，認知水平和學習興趣，而且要師生互動、合作探討學習內容，將傳統課程、教學、教材的內容數據化，利用可視化技術，提高學習興趣。提升內容吸引力。高中統計內容必須系統化、過程方法直觀化，這對高中的統計內容提出了挑戰。使專題塊和課程案例集以數據知識鏈為核心，使教育在大數據時代下的“量化”。
一、高中統計內容的新契機是大數據
使教育由數字支撐變化到數據支撐。高中統計教學場景布置，統計內容設計，學習場景的變革等等過去靠“敲腦袋”或者“理念靈感加經驗”的東西，在背景為物聯網、云計算、大數據下，變成一種由數據支撐的“行為科學”.用數據分析的方法對高中統計內容進行分析、挖掘，利用大數據更改高中統計內容，建立主線為“統計知識鏈”、目標為培養“數據分析能力”首尾呼應內容數據鏈，使高中統計內容的系統更加優化。
由于各種原因使高中統計內容，沒有得到較好的發展.直到國家教育部頒布了各種政策，統計才得以發展.然而各種問題的存在仍然困擾著我國統計教學發展。大數據關注每一位學生的個性化需求與發展，關注學生的自我意識，分析群體心理，讓教師關注學生的興趣愛好，選擇適合學生的方法，讓學生自主的、創新的學習。
正如教育家張韞所說：“大數據時代的到來，讓社會科學領域的發展和研究從宏觀群體逐漸走向微觀個體，讓追蹤每一個人的數據成為可能，從而讓研究每一個個體成為可能.對于教育研究者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生?！贝髷祿诔浞至私鈱W生各種需求，目前處于的狀態的情況下合理運用各種統計內容，各種現代化的教學方式，不拘泥于傳統化教學方式，利用各種資源形成螺旋式上升的統計內容數據鏈。使每一位學生都樂于學習，其個性化學習需求成為可能。
二、高中統計內容數據鏈在大數據視域下的內涵
數據高中統計內容的核心研究對象，數據分析是重點，統計學習是在初中的基礎上，進一步學習數據統計方面的各種方法；用各種操作培養學生的歸納推斷能力、統計思維、數據分析素養，提升學生在數據分析方面的能力，統計內容數據鏈為學生統計能力的提升提供了研究平臺。把課程目標，學生需求、與大數據算法，數據鏈式結構有機結合起來是大數據視域下的統計內容數據鏈核心思想，利用大數據，將統計內容數據化，增強內容的可讀性，銜接性、合理性、連貫性，織成統計知識，形成統計內容數據鏈。例如：具體環節為：鏈宿是“樣本估計總體、”等數據分析方法，鏈源是“系統抽樣，等距抽樣、分層抽樣”，鏈節是的數據描述、統計圖形.通過統計知識的實際應用使“統計知識鏈”為統計內容數據鏈的內化，“統計能力鏈”為其外化，“統計能力鏈”，“統計素養鏈”為其發展，成為對學生產生重大影響的“統計思想鏈”所以，利用大數據的科學方法可使統計內容體系最終形成的統計思想體系；數據結構的鏈式模型，將促進學生創新思維，增強學生的參與積極性，使高中統計集“知識鏈、能力鏈、素養鏈、思想鏈”于一體。
三、高中統計內容大數據視域下下的數據鏈設計
（一）高中數學統計內容知識結構
各種版本的高中數學統計內容都介紹了基本的獲取樣本數據的獲取，提取方法，就是我們常說的用樣本推斷總體，部分推斷整體.統計知識注重培B學生數據分析的能力，利用實例講解數據的各種思想，方法結合在一起，提高學生的綜合能力。例如：結合具體問題情境，學習如何進行數據收集，分析，如何思維理解其含義。
（二）高中數學統計內容的教學要求
課標充分重視高中數學統計內容，并采取了有效的改進和創新措施。教學過程中，注重學生自我特長的發展，創新教學方式，不拘泥于傳統的書本知識，強調以人為本，面向未來，讓學生有數據意識，學會用數據說話，將統計知識運用于實踐。
（三）高中統計內容在大數據視域下數據鏈設計
量化教育是大數據時代的可行教育，通過數據了解學生的個性化需求，促進學生的個性發展，注重創新式培養。結合教材利用現代化信息技術設計出學生樂于接受的教學方式。從“數據讀心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最終形成“數據育心”的培養鏈是統計內容數據鏈的設計原則。例如：分層抽樣內容數據鏈的設計.首先，將分層抽樣知識系統化。其次，將分層抽樣的過程方法直觀化。最后，依據統計內容數據鏈的設計原則和學生個性化學習需求，動態生成分層抽樣內容數據鏈。把具體問題數據化。使分層抽樣內容數據鏈成為滿足自我發展需要的“知識鏈、方法鏈、素材鏈”。
四、結語
綜上所述，對統計內容數據我們應該就地取材，因地制宜，開創多種方式的教學方式，注重學生的個性化需求，不要拘泥于傳統的教材，注重培養學生的創新思維和自主參與能力，要讓學生發揮主觀能動性，積極主動的自己去思索，發展自己的特長，學會將具體的事情數據化不用數據的思想去思考問題，去看世界，老師也要探索更好的教學方法。將現代化的科學技術與傳統枯燥的教材相結合創造出一種能夠發揮學生潛能，特長的教學方式，要循循善誘，引導學生。總之，統計內容數據鏈能更好地使學生不斷提升自己的數據分析“能力鏈”使學生學會用統計思想、統計方法、統計思維、統計觀念、統計意識來認識世界，改造世界。
參考文獻：
[1]魏忠，何立友.大數據時代的教育革命[J].考試：理論與實踐，2014，（4）.
【關鍵詞】《數據統計分析》；教學內容；教學方法；考核方式
一、引言
隨著信息技術的發展，在經濟管理中會出現越來越多的數據，如何挖掘這些龐大的數據，發現有用的信息已成為管理中迫切需要解決的問題。如在網上營銷中，我們急需知道哪一類人需求某一種商品，從而使營銷能夠有的放矢，最大限度地擴大銷售量。而《數據統計分析》正是講述如何收集數據，整理數據，分析與解釋數據，研究如何在浩瀚的數據中發現信息并指導我們的經營管理。因此《數據統計分析》成為財經學院的學科基礎課，成為該類學校各專業的必修課。希望該門課程的講授能夠讓學生掌握基本的統計分析方法，并能夠運用這些統計方法解決實際問題。
筆者通過這幾年對這門課的講授與學生的交流，發現學生在學習這門課的過程中普遍存在如下幾個問題。
第一，該門課程涉及深奧的概率知識與統計理論以及復雜的推導，學生普遍感覺該門課程的理論很難以掌握。
第二，雖然通過統計軟件操作出結果，但對結果的解讀不一定正確。
第三，學生普遍對這門課很有興趣，但在學習過程中總感覺內容太多，學過易忘。
對于這些問題，作為教師該如何調整教學，使學生能夠克服以上問題？本文從以下幾個方面進行了教學改革，提高了教學質量，激發了學生興趣。
二、《數據統計分析》教學內容調整
對于財經學院的學生來說，學習這門課以前，普遍學習了《高等數學》《線性代數與概率統計》，但學得不一定深，學生對于統計分析所要求的各種分布性質、矩陣與向量的計算等理論推導很頭疼。因此，教師應該以“學以致用”為原則，堅持理論與實踐相結合，理論適可而止，重點在于應用與實踐。根據這些原則構建“基礎理論-統計軟件-實踐教學”授課體系，首先淺顯地講述理論，然后在統計軟件中進行操作，對得出的結果進行詳細的分析，結合實際案例進一步加深對理論的理解以及結果的解讀。因此教師在本課程教學中應以實踐為主，可以開設為全實驗課程。
授課內容的選取與教材有關。本課程選取了薛薇主編的《SPSS統計分析方法及應用》，該書是北京市高等教育精品教材。重點教授內容為與經濟管理相關的數據文件建立、數據預處理、數據的描述統計、參數檢驗、非參數檢驗、回歸分析、聚類分析、因子分析、信度分析和時間序列分析。與統計分析相關的統計軟件有Matlab、SAS、SPSS、R、Eviews、STATISTICA等，而SPSS全部是界面式操作，對于不是計算機與統計相關專業的學生來說是最容易上手的。而且SPSS軟件包含了統計分析方法的所有功能和強大的圖形輸出功能，可以輸出簡潔漂亮的y計分析圖表。運用SPSS 軟件，可以使理論概念變得直觀、準確、具體、形象，將理論知識融入實踐中來，增強學生對概念的理解和對數據處理方法的運用[1]。而在該教材中，對于SPSS操作講解非常詳盡，每種統計方法結合具體案例都有詳細的講解。
三、《數據統計分析》教學方法與手段革新
從以上分析可知，該門課程應用實踐性很強。在教學中如何避免復雜的理論記憶而掌握各種統計方法，并能學以致用呢？本文從以下幾個方面進行闡述。
（一）運用以“統計思想”為中心的“黑箱”教學方法
什么是統計思想？統計思想是關于“為何統計，統計什么，如何統計”的思想，就是關于統計的世界觀和方法論[2]?！稊祿y計分析》有很多統計方法，每種統計方法都有復雜的統計理論及推導。對于經濟管理類學生來說，掌握所有的理論推導有一定的難度，但可以理解相應的統計思想。在統計教育中，掌握了統計思想，就慢慢培養了看問題的統計思維方式和思維習慣，統計思想教育應重于統計方法教育[3]。因此，教師在教學中應使每種統計方法的理論講解淺顯易懂，重點講清楚統計思想。所謂“黑箱”教學方法就是從綜合的角度提供了一條人們認識事物的重要途徑，尤其對某些內部結構比較復雜的系統，它是從系統的觀點出發，強調在整體與部分之間、整體與周圍環境的相互聯系中認識事物，而不去深究其內部結構和局部細節[4]。所以教師在統計理論的講解中，應把學生從復雜的統計理論與推導中解脫出來，把這些當作“黑箱”，只需在學生頭腦中建立起某種統計方法的統計思想，然后隨著授課進度的深入，結合具體的案例再講解這些理論與方法。例如對于非參數統計，可以借助已學過的參數檢驗，講解非參數統計的統計思想也是“提出假設-建立統計量-計算概率-是否拒絕原假設”，只是參數檢驗是在數據符合正態分布的條件下，推斷檢驗數據的均值與標準差是否相等，而非參數檢驗是小樣本統計推斷下，判斷各數據是否來自同一分布。學生理解非參數統計思想后，再打開“黑箱子”，闡明非參數檢驗各種情況下統計量的來源及計算方法。
（二）以“案例”為導向講述統計的理論與方法
《數據統計分析》這門課理論復雜，只有與實踐相結合，統計的理論與方法才能被學生充分理解和接受。案例教學是一種通過模擬或者重現現實生活中的一些場景，讓學生把自己納入案例場景中，通過討論或者研討的方式來進行學習的教學方法[5]。學生在教師的指導下，對案例進行思考，分析與討論，從而在案例中掌握所授課的內容。例如講述“因子分析時”，可以先闡述因子分析的統計思想就是降維以及相關的適用條件、因子的抽取、因子的命名解釋等，然后以某一行業上市公司的盈利能力指標為例讓學生進行因子分析。在案例討論分析時，教師首先引導學生分析數據是否適用于因子分析，然后讓學生考慮應該抽取幾個因子，每一個因子包含哪些盈利指標，每一個公司在新因子的得分情況如何，最后讓學生分析如何對所有公司的盈利能力進行綜合排名。在這樣一個案例討論中，通過教師循序漸進的引導，學生不斷加深對該方法的理解，而且對一些晦澀的概念如方差貢獻率、載荷矩陣、因子得分等有了感性認識，增強了學習興趣。
（三）加強學生上機實驗的體驗式教學模式
所謂體驗式教學模式，主要是組織體驗和引導反思，讓學生在經歷和實踐中實現自我領悟，在反思中重構自己的經驗，形成自己的行動策略和方式，從而習得相關知識[6]。為了使學生掌握相關的統計知識，可以讓學生親身運用SPSS體驗某種統計分析方法。這樣教授每部分內容時，必須準備好相應的實驗指導書與實驗報告。在實驗指導書中簡單闡述相P的理論、實驗內容以及相關的SPSS操作步驟與結果。學生根據實驗指導書完成實驗報告中的新內容，并撰寫實驗分析報告，實驗報告主要是實驗結果以及對結果用規范的統計語言進行描述，分析與解釋。學生做完實驗報告后，教師根據實驗情況進行講解與分析，驗證實驗結果。每部分授課內容通過這樣的體驗式教學，學生就會懂得相關的統計分析方法、操作與結果分析，達到教學目的。
（四）充分利用信息技術，構筑立體化教學模式
對于該門課程，教師在課堂教學中可以充分利用多媒體技術制作一些動畫與視頻，吸引學生的興趣。課堂教學以外，可以構建該課程的網絡教學平臺，提供上課視頻、課件、實驗指導書、實驗報告等，讓學生可以對課堂內容進行復習和自主學習。對于該課程的拓展及補充內容，制作一些微課，進一步拓寬學生的知識視野，提高學生的自主學習能力；還可以開設網上答疑和學習討論空間，對學生提供在線答疑。
四、《數據統計分析》考核方式改革
在每門課程中，學生最關心的是考試，但一次理論考試根本不足以評價學生的學習情況。該門課程又是一門實踐性較強的課程，因此應改革考核方式，變為如下圖的綜合考核體系。
在該門課程考核中，根據課堂表現和實驗報告考核學生上課情況。在教學中把教學內容分為兩部分進行階段化理論考核：第一部分包括數據預處理、基本描述性統計、統計推斷；第二部分包括相關分析、線性回歸分析、聚類分析、因子分析、時間序列分析等。對于期末大作業，讓學生收集感興趣的三套數據，運用學過的方法進行分析與評價，這樣可以充分考核學生對已學知識的實踐應用能力。在這樣一個綜合考核體系中，學生在每部分階段考核中，為了通過考核，必然會對這部分內容進行復習，而不是累積到期末再復習，這樣就不會感覺要學的內容繁雜，學了后面忘前面。該評價體系不僅考核了學生是否掌握理論知識，而且進一步考核了學生應用知識的能力，從而提高了學生的分析能力。
五、結束語
綜上所述，《數據統計分析》是一門應用性很強的課程，隨著信息技術的發展，它在經濟管理中的應用越來越廣泛，這門課會在更多專業開設。作為這門課的教師，應該根據時代的要求，不斷調整教學內容，創新教學方法與手段，改革考核方式，提高教學質量，增強學生的學習興趣。
【參考文獻】
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[4]葛仁華，楊元妍.論黑箱理論在電子專業教學中的巧妙應用[J].桂林航天工業高等?？茖W校學報， 2009（03）：366-367.
一、激發學生興趣
美國教育學家布盧姆曾提出：“學習的最大動力，是對學習材料的興趣?！庇捎谛W生年齡特征和性格愛好的特點，他們會對自己感興趣的內容擁有極大的研究和學習動力，并且能夠在這種動力的驅使下促進自己的能力提升。因此，教師必須抓住小學生的這種特點，充分結合小學生喜聞樂見的生活內容進行課程的導入、設計和教學，使得他們能夠在興趣的激勵下實現深入的學習，實現知識的有效掌握。
舉例而言，在引入“統計”的課程時，教師可以詢問學生：“假期就要到了，電視臺打算在這個階段播一部大家都喜歡看的電視劇，但是因為時間限制，只能從《西游記》《還珠格格》和《武林外傳》中選一部播出。大家認為電視臺怎樣就知道大家喜歡哪部電視劇了呢？”這樣的話題可以立即激發小學生的興趣，并幫助電視臺出謀劃策。在這個過程中，教師可以適時引入統計的概念，讓學生了解統計對于生活的重要性，擁有學習和研究的熱情，從而提高學生的學習效率。
二、借助生活經驗
由于統計與數據分析的知識在小學數學教學中占據的內容相較于代數、幾何而言較少，并且可以利用的素材也不像其他知識那樣廣泛。因此教師應當積極挖掘相關知識在現實生活中的資源，讓學生能夠根據自己的生活經驗解決問題，實現學習，并發現統計與數據分析在生活中的應用價值。
例如，教師可以引導學生調查平時最喜歡吃的零食和水果，從而確定在新年聯歡會之前采購怎樣的食物。學生可以根據自己的經驗進行調查表的制作，并在調查后進行數據的整理和總結，最終確定采購的食物，這樣不僅可以讓學生利用統計的結果進行決策的制定，還可以解決身邊的現實問題，發現知識的價值，提高學習的熱情和效率。
三、創設教學情境
統計與數據分析的知識源于生活，在學習和使用的過程中也要回歸生活。然而在學習的過程中，師生不可能將所有的教學活動都放在實際的生活中，這就要求教師創設相應的教學情境。對此，教師可以在應用題和例題的講解以及知識的傳授中充分創設教學情境，讓學生在真實的情境中讓抽象的知識變得具體、生動，從而降低知識的學習難度，實現學習效率的提升。
比如，在講解關于“概率”的知識時，教師可以創設這樣的情境：購物中心進行有獎活動，買夠500元的顧客可以抽獎一次，每天設置一等獎1名、二等獎3名、三等獎6名、紀念獎30名。已知每天滿足抽獎條件的顧客為200人，那么每個顧客抽中一等獎的概率是多少，能夠中獎的概率是多少。這樣的情境讓知識變得更加形象、具體，學生在學習的過程中也更容易接受，教師的教學效率能夠有效提升。
四、開展多樣活動
關鍵詞：數據分析；統計；數學；教學策略
中圖分類號：G623.5 文獻標志碼：A 文章編號：1008-3561（2017）12-0027-01
能夠根據具體問題背景選擇合適的統計圖是學生統計素養的一個重要內容，也是學生對數據分析能力的一個表征。扇形統計圖是在學生認識了條形統計圖、折線統計圖后的小學階段的最后一個統計內容，該內容增加了選擇合適統計方法的難度，使“數據分析”變得尤為重要。因此，教師在教學中要以數據為載體，以學生原有知識經驗為基礎，引導學生展開漸進式思考，探尋統計的有效方法，培養數據分析觀念。
一、引發認知沖突，點燃統計內需
學習是一種由外而內的過程，學習最大的動力來自學生心靈深處，源自于自身的認知沖突。教師在教學中創設教學情境的目的正是為了借助外部環境的刺激，引發學生的內部認知沖突，促使學生在矛盾中生成新的需要，將學習不斷引向縱深。蘇教版六年級下冊的“扇形統計圖”一課意在使學生通過聯系百分數的意義，體會扇形統計圖描述數據的特點。為了讓學生深刻領會扇形統計圖的特點，教師在教學中改變了教材的編排順序，沒有直接出示例題中的扇形統計圖，而是引導學生感知數據，造成他們認知上的矛盾沖突，點燃他們新的統計內需，逐步引出扇形統計圖。教師這樣給學生出示例題：我國陸地總面積大約是960萬平方千米，其中丘陵占9.9%、山地占33.3%、高原占26.0%、盆地占18.8%、平原占12.0%?！巴瑢W們能否根據數據設計出一個統計圖反映出我國陸地各地形分布情況？”教師邊出示條件邊提問。學生一聽說設計統計圖，馬上聯想到以前學習的內容，有的說：“我們可以畫出條形統計圖?！庇械恼f：“我們可以設計成折線統計圖?！苯處煴頁P了學生善于聯系舊知的意識后說：“請同學們想一想條形圖與折線圖分別用來反映什么？例題中的數據表示什么含義，可以用它們來表示嗎？”教師的提示喚醒了學生的數據意識，經過對數據的觀察與思考，學生們一致認為：“條形統計圖用來直觀反映數量多少，折線統計圖反映了數量的增減變化，這道題中的數據都是百分數，表達的是部分量與總量的關系，看來以前學的那兩種統計圖不合適。”“那該怎么辦呢？”一個女生迫不及待地問道?！笆前?，我們該用怎樣的圖形來表示部分量與總量之間的關系呢？”教師故意裝作不知，“看來我們必須另找出路了。”
二、引導自主思考，點化繪制圖形
面對學生的急切心理，教師沒有直接將“扇形統計圖”推出，而是借助生活情境的觀察感悟，引導他們自主思考，摸索出扇形統計圖的特點和畫法，逐步點化學生繪制出扇形統計圖?！跋日埻瑢W們來看一個有趣的拼盤。”教師邊說邊給學生展示了一張課前制作的地地形分布模型：用一個圓形塑料盤代表我國陸地總面積，在圓盤內用各種顏色的橡皮泥分別表示不同地形。教師用這個拼盤圖對學生進行暗示啟發，學生甲一點就通：“原來百分數關系可以用圓與扇形來表達，用一個整圓表示總量，用扇形表示各部分量?！睂W生乙補充道：“平原占12.0%，表示平原面積占我國陸地總面積的12.0%，我們可以用一個圓來表示我國陸地總面積，在圓內畫出一個扇形表示平原面積?！?教師接著說：“同學們的悟性真高，像拼盤那樣表示各部分量與總量之間關系的統計圖我們稱為扇形統計圖。下面，就請同學們自己嘗試著畫出我國陸地各種地形分布情況統計圖?！比缓蠼處熡忠龑W生根據各百分數的含義，討論如何繪制出各個扇形。學生丙聯系圓心角的知識道出了平原部分的畫法：“一個圓是360°，360°的12.0%是43.2°，在圓內畫出一個圓心角是43.2°的扇形就表示平原的面積了?！痹趯W生丙的引領下，同學們迅速算出其他扇形的圓心角度數，并畫出了完整的扇形統計圖。
三、引領梳理反思，點醒對應思想
為了實現“教是為了不教”，教師在教學中經常引領學生梳理思路，反思學習得失，總結學習經驗，使他們獲得了質的提升。在學習“扇形統計圖”一課的過程中，由于有了先前基于數據分析的精心引導，學生親歷了統計方法的選擇與統計圖的繪制，對扇形統計圖的特點和作用了然于心，讀懂扇形統計圖自然不成問題。因此，在組織學生對統計圖中的信息進行簡單分析之后，教師增設了一個“回顧反思”環節，讓學生回顧整個統計活動經歷，使學生懂得了不同的問題背景需要用不同的數據分析方法，各種統計圖的選用必須與數據意義相適應。如反映數量增減可選擇折線圖，要表達數量多少可選用直條圖，要反映各部分量與總量之間的百分比關系可選擇扇形統計圖。高年級學生的類比分析能力比較強，教師讓他們通過簡要梳理與反思，能使他們明晰數據分析方法的選擇的重要性，對數據分析方法的選擇有清晰的認識，進而點醒他們的數學思想。
四、結束語
總之，統計教學是一個系統而完整的活動過程，從對問題背景的理解、對數據的解讀、對統計方法的選擇，再到圖形的繪制等，這一切都離不開科學嚴謹的分析。數據分析是統計的核心，教師在統計教學中應以數據為核心，引領學生在科學分析中選擇出合適的統計方法，從而圓滿地完成統計任務。
參考文獻：
大數據一詞是由英文單詞“Big Data”翻譯而來。大數據時代的到來既是信息技術領域的一場持久而深刻的變革，更在全世界范圍內開啟了思想的劇變，從而成為引領社會實現新興技術不斷向前發展與變革的利器，深刻地影響著人們的生產與生活?！爱斀裆鐣呀涍~入了大數據時代，大數據已經滲透到當今所有的行業和業務領域，成為重要的生產因素?！盵1]在這個宏觀背景下，大數據的社會價值和科學價值的不斷得到彰顯與利用，給高校的教育與管理也帶來了新的機遇。教育領域的大數據運用有其自身的特點，在高校的實現應當側重從學生的學習過程、日常生活的微觀表現進行測量，開展精準的“學生畫像”，有效分析與預測研究對象的學業完成進度與趨勢，從而為學校教育教學質量提升和學生教育管理服務提供保障。
目前，國內不少高校通過利用大數據技術，深度挖掘在校大學生的行為數據，但每個學校都因有自身不同的辦學特色和現實情況，如何結合學校信息化校園建設，開展針對在校學生的行為數據分析與研究，幫助教學、學工等相關部門提供可視化圖表的方式呈現數據分析結果和學業預警等相關意見，從而為學校教育與管理服務，提供決策建議與意見，具有強烈的現實意義和廣闊的應用前景。
2 一卡通數據系統分析云平臺
本文以圍繞學院校園一卡通系統建設，開展智慧校園和智慧管理研究，通過對學生教室考勤、宿舍門禁，校園消費、上網記錄、獎勵資助及購水購電等信息，關聯學生教務、圖書及其他物聯網等應用系統后臺數據庫，結合系統基礎數據庫的表結構特征和關鍵字段，設置相應的邏輯關系和判斷條件，通過校園一卡通大數據分析云平臺，從學生學業警示預警、個性化學習、上網行為、消費行為、獎懲資助和就業幫扶等六個維度，使用聚類、關系規則和序列模式挖掘等技術指標與手段，開展深度數據分析與數據挖掘，形成可視化圖表的方式呈現出數據分析的描述結果，給出相關的建議結論或預警意見，供班導師、輔導員、相關職能部門查看與使用，從而為學校教育、管理與服務提供決策支持和智慧服務。[2]
3 學生行為大數據分析
3.1 學業警示預警分析
基于一卡通數據系統分析云平臺關聯學生教務系統，系統管理員根據權限可以實現實時查看學生個人學業完成及積欠課程的情況，各班導師或輔導員可以統計與分析相關專業學生的學業完成度統計數據，結合學生的課堂考勤、心理測評、圖書借閱、重修課程、上網數據等對學生的失聯、留級及預判延長學制、不能畢業等情況予以預警。根據動態分析數據，班導師和輔導員可以及時與學生本人、任課教師和學生家長取得聯系，幫助學生分析和查找問題，指明努力方向。
3.2 個性化學習分析
基于一卡通數據系統分析云平臺結合學生選修課程、個人興趣與綜合評估，分析學生個人現狀及特點，通過大數據分析，給予相關培養建議，從而圍繞校園數據資源，指導學校相關職能部門定期向學生推送個性化的網絡教學資源、網絡書籍與紙質圖書資源、兼職與就業招聘信息等，提高課外閱讀量和專業學習水平，從而實現個性化教學指導與幫助。
3.3 上網行為分析
基于一卡通數據系統分析云平臺對學生的上網行為統計分析，通過對學生上網時間、上網地點、上網時長、上網內容、流量下載等數據建模，挖掘與分析學生上網行為習慣。通過統計分析日均上網或游戲時長較長的學生情況，結合學生學業完成度等，定期開展預警警示工作，班導師和各學院學團也可以有針對性的開展學風檢查、建設與整頓工作，從而更好地培育優良的校風、班風與學風。
3.4 消費行為分析
基于一卡通數據系統分析云平臺對校園的消費數據進行分析，發現和診斷群體消費的偏好以及潛在的問題，有效分析與預測未來消費新趨勢，加強后勤服務場所的管理與引導。學?？梢葬槍ω毨炔煌矸萏卣魅巳洪_展分類型的數據分析，通過消費數據的挖掘，在貧困生認定和精準幫扶等方面提供可靠的數據支持，從而有效地為學工、教務后勤等部門的管理與服務提供信息數據支持。
3.5 獎懲資助行為分析
基于一卡通數據系統分析云平臺對學生在校期間的獎懲資助行為分析，完善學生獎懲助困的動態分析與監控。通過及時完善相關信息，便于后期的數據統計及篩查工作，同時有利于完善貧困生的資助體系，開展貧困生精準幫扶工作，引導與管理好校園義工和勤工儉學崗位。通過全面梳理學生獎勵及資助數據，能有效加強對受處分學生的動態的監控，及時受理學生處分的撤銷與評議，提高受處分學生主動承擔社區及義工服務的意識。
3.6 就業行為分析
基于一卡通數據系統分析云平臺對全?；蛘卟糠謱I提供市場就業細分，結合學生生源地區、專業特長、性格特征、個人愛好、學業完成度、能力模型及求職意向，設計就業工作模型，匹配相關用人單位及招聘信息，通過大數據實施雙向精準推薦，從而更好地服務學生和用人單位。針對就業市場的大數據分析和結論，還可以為學?，F有專業建設及人才培養方案的重構，提供數據支撐，從而進一步服務教學與管理工作。
4 數據分析結果評價
基于一卡通數據系統分析云平臺的運用，針對應用系統后臺數據庫開展數據分析，通過大數據挖掘方法，開展系統總體構建設計，利用從原數據層到數據處理層，再到數據庫倉層，最終到終端用戶層的框架模型，維度分析因果和映射關系，輔助以靈活可視化的查詢界面、圖形與圖表等形式，呈現出研究對象的學習、上網、消費、獎懲、資助、閱讀、就業等日常行為特征，分析其行為特征與學校智慧化校園管理與監督之間的關系，為學校的教育、教學與管理工作提供決策建議和意見。
4.1 有助于學校精細化管理
通過平臺，理清管理職責與權限，加強工作的細化與內化，逐步實現學生的精準化管理，既提高了工作的效率，又提升了工作的水平。通過信息系統，改變原有相對粗放的管理模式，量化分析學生的學習行為和日常表現，洞察學習規律，促進管理工作橫向到底、縱向到邊。[3]
4.2 有助于學校精準化服務
通過平臺，運用數據監測，分析與定位重點幫扶的班級及學生，積極關注情況特別學生群體，幫助學業預警、心理異常、經濟特困、就業困難、違紀處分等類型的學生分析困難與問題，找到走出困境的途徑與方法，從而將幫扶工作做到精準到位，幫助每個學生充分發展。
4.3 有助于學校精心化育人
通過平臺，透視教育數據，優化管理與評價機制，建立全方位育人體系，為學校及學生個性化教育和教學干預行為進行準確預測與服務，加強部門間的聯動與溝通，從而推進學校決策的系統化與科學化，打造全員、全過程的育人格局，打造精心育人工程。
